import java.util.ArrayList;

public class Ylesannete_kogu {
	ArrayList<Ylesanne> ylesanded;
	private int active_ylesanne;

	Ylesannete_kogu(int key) {
		switch (key) {
			case 0: seletused();
				break;
			case 1: tooleht6();
				break;
			case 2: fyysika_ylesanded();
				break;
		}
		
	}

	public void fyysika_ylesanded() {
		ylesanded = new ArrayList<Ylesanne>(); 
		Ylesanne uus = new Ylesanne(0);
		uus.setTekst("Ül 3. Kolm võistlejat on lagedal väljal. Igaühele antakse mõõdulint, kompass, kalkulaator ja labidas ning järgmised andmed: Kui minna 32° põhjast itta arvestatud suunas 72,4 m, siis 36° läänest lõunasse arvestatud suunas 57,3 m ja lõpuks otse lõunasse 17,8 m , siis leiate paiga, kuhu on maetud Porsche võtmed. Kaks võistlejat asuvad kohe mõõtma, kolmas aga arvutama. Mida ta arvutab ja mis tulemuse ta saab?");
		Ylesande_step uus_step;
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia antud vektorite A, B ja C jaoks nurgad arvestades x-teljest vastupäeva (ida suunast vastupäeva).");
		uus_step.setStepi_lahendus("Vektori A jaoks on nurk x-teljest 90° - 32° = 58°. B jaoks 180° + 36° = 216°. C jaoks 270°.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia antud vektorite x- ja y-komponendid. Antud on vektorite pikkused A=72,4 , B=57,3 ja C=17,8 .");
		uus_step.setStepi_lahendus("Ax = A * cos 58° , Ay = A * sin 58°. Bx = B * cos 216° , By = B * sin 216°. Cx = C * cos 270° , Cy = C * sin 270°");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia liitvektori R x- ja y-komponendid.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Rx = Ax + Bx + Cx = -7,99  ja  Ry = Ay + By + Cy = 9,92 .");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia liitvektori R pikkus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("R = ruutjuur ( Rx ² + Ry ² ) .");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia liitvektori R nurk arvestades põhjast läände.");
		uus_step.setStepi_lahendus("nurk = arctan (Rx / Ry) .");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
	}
	
	public void tooleht6() {
		ylesanded = new ArrayList<Ylesanne>(); 
		Ylesanne uus = new Ylesanne(1);
		uus.setTekst("Ül 1. Grupi õpilaste pikkusteks mõõdeti: 130, 135, 137, 137, 140, 140, 140, 142, 147 ja 149 cm. Leida keskmise pikkuse 95%-lised usalduspiirid. Leida dispersiooni ja standardhälbe 95%-lised usalduspiirid.");
		uus.setValimite_arv(1);
		Ylesande_step uus_step;
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Kõigepealt oleks vaja leida valimi keskväärtus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Keskväärtus on valimi elementide summa jagatud nende elementide arvuga.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia valimi dispersioon. s² = (1/n-1) * Σ(x_i - x_kesk)² .");
		uus_step.setStepi_lahendus("Dispersioon on valimi elementide väärtuste keskväärtusest erinevuste ruudude summa jagatud nende elementide arvuga miinus üks. (Juhusliku suuruse dispersiooniks DX nimetatakse tema tsentreeritud hälbe ruudu keskväärtust.)");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia valimi standardhälve s.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Standardhälbeks nimetatakse dispersiooni ruutjuurt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta k ja α . Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t(k;α) .");
		uus_step.setStepi_lahendus("k = n-1 ja α = (1 + β) / 2 , kus β on usaldusnivoo 0,95.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta keskväärtuse 95%-line usalduspiirkond.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Alumine usaldupiir on keskväärtus - s * t(k;α) / ruutjuur(valimi suurus). Ülemine usaldupiir on keskväärtus + s * t(k;α) / ruutjuur(valimi suurus). Usalduspiirkonna piiride ümardamisel on õige ümardada piiride laienemise suunas.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta ülddispersiooni 95%-line usalduspiirkond.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Ülddispersiooni alumine usalduspiir: k * s² / χ² [(1 - β)/2, k] . Ülddispersiooni ülemine usalduspiir: k * s² / χ² [(1 + β)/2, k] . Usalduspiirkonna piiride ümardamisel on õige ümardada piiride laienemise suunas.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta standardhälbe usalduspiirkond");
		uus_step.setStepi_lahendus("Standardhälbe usalduspiirkonna määramisel võetakse dispersiooni kummastki usalduspiirist ruutjuur.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Sõnasta arvutustulemused .");
		uus_step.setStepi_lahendus("95% tõenäosusega on vastava vanusegrupi õpilaste keskmine pikkus 135 - 144 cm , pikkuste dispersioon 14 - 103 ja standardhälve 3 - 11 cm.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(2);
		uus.setTekst("Ül 2. Suhkrupakkide kaal on jaotatud normaalselt standardhälbega 15 grammi. Juhuslikult valitud 25 paki keskmine kaal on 495 grammi. Leida suhkrupakkide keskmise kaalu usalduspiirkond usaldusnivooga 0,95.");
		uus.setValimite_arv(1);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta k ja α . Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t(k;α) .");
		uus_step.setStepi_lahendus("k = n-1 ja α = (1 + β) / 2 , kus β on usaldusnivoo 0,95.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta keskväärtuse 95%-line usalduspiirkond.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Alumine usaldupiir on: keskväärtus - s * t(k;α) / ruutjuur(valimi suurus). Ülemine usaldupiir on: keskväärtus + s * t(k;α) / ruutjuur(valimi suurus). Usalduspiirkonna piiride ümardamisel on õige ümardada piiride laienemise suunas.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Sõnasta arvutustulemused .");
		uus_step.setStepi_lahendus("95% tõenäosusega on suhkrupakkide kaal 488 - 502 grammi .");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(3);
		uus.setTekst("Ül 3. Autobaasi huvitab autode remondiks kuluv aeg. Üheksa auto ekspluatatsiooni analüüs näitas, et autod olid aasta jooksul remondis vastavalt 16, 10, 21, 22, 8, 17, 19, 14, 19 päeva. Eeldades normaaljaotust, leida autobaasi autode keskmise remondiaja usalduspiirkond usaldusnivooga 0,90. Leida standardhälbe usalduspiirkond sama usaldusnivooga.");
		uus.setValimite_arv(1);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Kõigepealt oleks vaja leida valimi keskväärtus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Keskväärtus on valimi elementide summa jagatud nende elementide arvuga.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia valimi dispersioon. s² = (1/n-1) * Σ(x_i - x_kesk)² .");
		uus_step.setStepi_lahendus("Dispersioon on valimi elementide väärtuste keskväärtusest erinevuste ruudude summa jagatud nende elementide arvuga miinus üks. (Juhusliku suuruse dispersiooniks DX nimetatakse tema tsentreeritud hälbe ruudu keskväärtust.)");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia valimi standardhälve s.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Standardhälbeks nimetatakse dispersiooni ruutjuurt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta k ja α . Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t(k;α) .");
		uus_step.setStepi_lahendus("k = n-1 ja α = (1 + β) / 2 , kus β on usaldusnivoo 0,9.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta keskväärtuse 90%-line usalduspiirkond.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Alumine usaldupiir on keskväärtus - s * t(k;α) / ruutjuur(valimi suurus). Ülemine usaldupiir on keskväärtus + s * t(k;α) / ruutjuur(valimi suurus). Usalduspiirkonna piiride ümardamisel on õige ümardada piiride laienemise suunas.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta ülddispersiooni 90%-line usalduspiirkond.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Ülddispersiooni alumine usalduspiir: k * s² / χ² [(1 - β)/2, k] . Ülddispersiooni ülemine usalduspiir: k * s² / χ² [(1 + β)/2, k] . Usalduspiirkonna piiride ümardamisel on õige ümardada piiride laienemise suunas.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta standardhälbe usalduspiirkond");
		uus_step.setStepi_lahendus("Standardhälbe usalduspiirkonna määramisel võetakse dispersiooni kummastki usalduspiirist ruutjuur.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Sõnasta arvutustulemused .");
		uus_step.setStepi_lahendus("90% tõenäosusega on autode remondiks kuluv aeg keskmiselt 13 - 20 päeva ja standardhälve 3 - 9 päeva.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(4);
		uus.setTekst("Ül 4. Katsetati 2 firma elektripirne ning saadi järgmised tulemused: n = 16, x_kesk = 980 tundi, s_x = 85,4 tundi; m = 21, y_kesk = 1015 tundi, s_y = 104,7 tundi. Kontrollida nullhüpoteesi nende firmade pirnide keskmise tööea võrdsuse kohta olulisuse nivool α = 0,05. Kontrollida olulisuse nivool α = 0,10 dispersioonide võrdsust.");
		uus.setValimite_arv(2);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid firmade pirnide keskmiste tööigade kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: EX=EY (firmade pirnide keskmised tööead ei erine). H₁: EX≠EY (firmade pirnide keskmised tööead on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Lähtume Studenti jaotusest ning arvutame vabadusastmete arvu k.");
		uus_step.setStepi_lahendus("k arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t_kr . Leia kriitiline piirkond. ");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_kr = t(k; 1-α/2). Kriitiline piirkond on (-∞; -t_kr) U (t_kr; ∞)");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta teststatistiku empiiriline väärtus t_emp valimi põhjal.");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_emp arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Otsusta, kas lükata nullhüpotees tagasi või jääda nullhüpoteesi juurde.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Juhul kui |t_emp| > t_kr siis lükatakse nullhüpotees tagasi, vastupidisel juhul jäädakse nullhüpoteesi juurde.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid firmade pirnide tööigade dispersioonide kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: DX=DY (firmade pirnide tööigade dispersioonid ei erine). H₁: DX≠DY (firmade pirnide tööigade dispersioonid on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia kaks kriitilist punkti: F-jaotuse täiendkvantiilid.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_v = 1 / F(k₂; k₁; α/2). F_p = F(k₁; k₂; α/2). Seejuures k₁ on suurema dispersioonihinnanguga valimi maht - 1.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta välja teststatistiku F_emp väärtus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_emp = (s₁ / s₂)² , kus s₁ > s₂ .");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Tee järeldus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kui F_v < F_emp < F_p , siis pole alust nullhüpoteesi tagasi lükata. Kui üks võrratustest on rikutud, võetakse vastu alternatiivne hüpotees.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(5);
		uus.setTekst("Ül 5. Kaks üliõpilast said analüütilises keemias ühesuguse kontrolltöö, milleks oli raua hulga määramine antud lahuses. Üliõpilane Mati tegi 5 analüüsi ja sai keskmiseks tulemuseks 9341,0 g Fe, standardhälbega 0,0093. Üliõpilane Kati tegi 8 analüüsi ja sai keskmise 9467,0 g Fe, s = 0,0211. Kas võib väita, et mõlemad üliõpilased töötasid ühesuguse täpsusega? Olulisusnivooks valida a) 2% ja b) 10%.");
		uus.setValimite_arv(2);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid üliõpilaste mõõdetud töö täpsuse kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: DX=DY (üliõpilaste mõõtmistulemuste dispersioonid ei erine). H₁: DX≠DY (üliõpilaste mõõtmistulemuste dispersioonid on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia kaks kriitilist punkti: F-jaotuse täiendkvantiilid.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_v = 1 / F(k₂; k₁; α/2). F_p = F(k₁; k₂; α/2). Seejuures k₁ on suurema dispersioonihinnanguga valimi maht - 1.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta välja teststatistiku F_emp väärtus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_emp = (s₁ / s₂)² , kus s₁ > s₂ .");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Tee järeldus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kui F_v < F_emp < F_p , siis pole alust nullhüpoteesi tagasi lükata. Kui üks võrratustest on rikutud, võetakse vastu alternatiivne hüpotees.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(6);
		uus.setTekst("Ül 6. Orgaanilise aine tihedus määrati kahe keemiku poolt. Tulemusteks saadi: Keemik A {1,10123; 1,10131; 1,10128}, Keemik B {1,10127; 1,10123; 1,10120; 1,10118}. Võrrelge dispersioone ja keskmisi olulisusnivool 10%. Tehke järeldused.");
		uus.setValimite_arv(2);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid üliõpilaste mõõdetud töö täpsuse kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: DX=DY (üliõpilaste mõõtmistulemuste dispersioonid ei erine). H₁: DX≠DY (üliõpilaste mõõtmistulemuste dispersioonid on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Kõigepealt oleks vaja leida valimi keskväärtus (1/n) * Σ x_i .");
		uus_step.setStepi_lahendus("Keskväärtus on valimi elementide summa jagatud nende elementide arvuga.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia valimite dispersioonid. s² = (1/n-1) * Σ(x_i - x_kesk)² .");
		uus_step.setStepi_lahendus("Dispersioon on valimi elementide väärtuste keskväärtusest erinevuste ruudude summa jagatud nende elementide arvuga miinus üks. (Juhusliku suuruse dispersiooniks DX nimetatakse tema tsentreeritud hälbe ruudu keskväärtust.)");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia valimite standardhälbed.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Standardhälbeks nimetatakse dispersiooni ruutjuurt.");
		uus.add_step(uus_step);		
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia kaks kriitilist punkti: F-jaotuse täiendkvantiilid.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_v = 1 / F(k₂; k₁; α/2). F_p = F(k₁; k₂; α/2). Seejuures k₁ on suurema dispersioonihinnanguga valimi maht - 1.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta välja teststatistiku F_emp väärtus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_emp = (s₁ / s₂)² , kus s₁ > s₂ .");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Tee järeldus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kui F_v < F_emp < F_p , siis pole alust nullhüpoteesi tagasi lükata. Kui üks võrratustest on rikutud, võetakse vastu alternatiivne hüpotees.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid üliõpilaste keskmiste mõõtmistulemuste kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: EX=EY (üliõpilaste keskmised mõõtmistulemused ei erine). H₁: EX≠EY (üliõpilaste keskmised mõõtmistulemused on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Lähtume Studenti jaotusest ning arvutame vabadusastmete arvu k.");
		uus_step.setStepi_lahendus("k arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t_kr . Leia kriitiline piirkond. ");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_kr = t(k; 1-α/2). Kriitiline piirkond on (-∞; -t_kr) U (t_kr; ∞)");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta teststatistiku empiiriline väärtus t_emp valimi põhjal.");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_emp arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Otsusta, kas lükata nullhüpotees tagasi või jääda nullhüpoteesi juurde.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kuna |t_emp| < t_kr siis ei ole alust nullhüpoteesi tagasi lükata.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(7);
		uus.setTekst("Ül 7. Tööandja on sunnitud koondama kahest programmeerijast ühe. Valiku tegemiseks anti sõltumatule eksperdile esimese programmeerija poolt kirjutatud 20 moodulit ja teise poolt kirjutatud 22 moodulit. Ekspert leidis esimese programmeerija loomingust keskmiselt 19 ja teise loomingust 25 viga vastavate dispersioonidega 9 ja 7. Kontrollida olulisusnivool 10% keskmise vigade arvu ja dispersioonide võrdsust ning anda hinnang, kumma programmeerija koondaksid Sina.");
		uus.setValimite_arv(2);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid programmeerijate poolt tehtud vigade arvu dispersioonide kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: DX=DY (programmeerijate tehtud vigade arvude dispersioonid ei erine). H₁: DX≠DY (programmeerijate tehtud vigade arvude dispersioonid on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia kaks kriitilist punkti: F-jaotuse täiendkvantiilid.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_v = 1 / F(k₂; k₁; α/2). F_p = F(k₁; k₂; α/2). Seejuures k₁ on suurema dispersioonihinnanguga valimi maht - 1.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta välja teststatistiku F_emp väärtus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_emp = (s₁ / s₂)² , kus s₁ > s₂ .");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Tee järeldus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kui F_v < F_emp < F_p , siis pole alust nullhüpoteesi tagasi lükata. Kui üks võrratustest on rikutud, võetakse vastu alternatiivne hüpotees.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid programmeerijate poolt tehtud keskmiste vigade arvu kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: EX=EY (programmeerijate poolt tehtud keskmiste vigade arvud ei erine). H₁: EX≠EY (programmeerijate poolt tehtud keskmiste vigade arvud on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Lähtume Studenti jaotusest ning arvutame vabadusastmete arvu k.");
		uus_step.setStepi_lahendus("k arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t_kr . Leia kriitiline piirkond. ");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_kr = t(k; 1-α/2). Kriitiline piirkond on (-∞; -t_kr) U (t_kr; ∞)");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta teststatistiku empiiriline väärtus t_emp valimi põhjal.");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_emp arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Otsusta, kas lükata nullhüpotees tagasi või jääda nullhüpoteesi juurde.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kuna |t_emp| > t_kr siis võib 10% eksimise riskiga väita, et ka üldkogumite keskmised on erinevad.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(8);
		uus.setTekst("Ül 8. Võrreldi kahe kiirabiteenistuse reageerimiskiirust väljakutsetele. Esimeses teenistuses jälgiti 25 väljakutset, kusjuures keskmine kohalejõudmisaeg oli 14 minutit standardhälbega 2 minutit. Teises kiirabiteenistuses jälgiti 17 väljakutset, kusjuures keskmine kohalejõudmisaeg oli 11 minutit standardhälbega 3 minutit. Kontrollida nullhüpoteesi nende kiirabiteenistuste reageerimiskiiruse võrdsuse kohta olulisuse nivool α = 0,05, tõlgendada tulemust. Kontrollida olulisuse nivool α = 0,02 dispersioonide võrdsust, tõlgendada tulemust.");
		uus.setValimite_arv(2);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid kiirabiteenistuste keskmiste reageerimisaegade kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: EX=EY (kiirabiteenistuste keskmised reageerimisajad ei erine). H₁: EX≠EY (kiirabiteenistuste keskmised reageerimisajad on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Lähtume Studenti jaotusest ning arvutame vabadusastmete arvu k.");
		uus_step.setStepi_lahendus("k arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t_kr . Leia kriitiline piirkond. ");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_kr = t(k; 1-α/2). Kriitiline piirkond on (-∞; -t_kr) U (t_kr; ∞)");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta teststatistiku empiiriline väärtus t_emp valimi põhjal.");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_emp arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Otsusta, kas lükata nullhüpotees tagasi või jääda nullhüpoteesi juurde.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kuna |t_emp| > t_kr siis võib 5% eksimise riskiga väita, et kiirabiteenistuste keskmised reageerimisajad on erinevad.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid kiirabiteenistuste reageerimisaegade dispersioonide kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: DX=DY (kiirabiteenistuste reageerimisaegade dispersioonid ei erine). H₁: DX≠DY (kiirabiteenistuste reageerimisaegade dispersioonid on erinevad).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia kaks kriitilist punkti: F-jaotuse täiendkvantiilid.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_v = 1 / F(k₂; k₁; α/2). F_p = F(k₁; k₂; α/2). Seejuures k₁ on suurema dispersioonihinnanguga valimi maht - 1.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta välja teststatistiku F_emp väärtus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("F_emp = (s₁ / s₂)² , kus s₁ > s₂ .");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Tee järeldus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kui F_v < F_emp < F_p , siis pole alust nullhüpoteesi tagasi lükata. Kui üks võrratustest on rikutud, võetakse vastu alternatiivne hüpotees.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(9);
		uus.setTekst("Ül 9. On antud auto vanused ja vastavad roosteasted. Auto vanused aastates: 2, 5, 9, 15, 20, 25, 45. Roosteaste 0, 1, 1, 3, 4, 4, 6. Leida Spearmani korrelatsioonikordaja, tõlgendada saadud tulemust. Kontrollida korrelatsiooni olemasolu olulisusnivooga 5%, tõlgendada tulemust.");
		uus.setValimite_arv(2);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid autode vanuse ja roosteastme seose (relatsiooni) kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: r_xy=0 (autode vanuste ja roosteastmete vahel ei ole seost). H₁: r_xy≠0 (autode vanuste ja roosteastmete vahel on seos).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta summa, mis on vajalik Spearmani korrelatsioonikordaja leidmiseks.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Korrasta ühe tunnuse väärtused x_i järjestatud hulka, alustades vähimast ja lõpetades suurimaga. Nummerda saadud järjestatud hulga elemendid, alustades ühest (elementidele x_i omistatakse astakud r_i), kui X väärtuste seas on korduvaid, siis võetakse neile vastavateks astakuteks esialgsete astakute aritmeetiline keskmine.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Omista teise tunnuse Y väärtustele astakud q_i. Arvuta summa ∑ (d_i)² = ∑ (r_i - q_i)²");
		uus_step.setStepi_lahendus("Korrasta teise tunnuse väärtused y_i järjestatud hulka, alustades vähimast ja lõpetades suurimaga. Nummerda saadud järjestatud hulga elemendid, alustades ühest (elementidele y_i omistatakse astakud q_i), kui Y väärtuste seas on korduvaid, siis võetakse neile vastavateks astakuteks esialgsete astakute aritmeetiline keskmine.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Spearmani korrelatsioonikordaja r_s (arvutusvalem hüpoteeside abilehel). Tee järeldus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("r_s = 0,982. Suurustel on tendents muutuda samas suunas ja nende vahel on väga tugev seos.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t_kr . Leia kriitiline piirkond. ");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_kr = t(n-2; 1-α/2). Kriitiline piirkond on (-∞; -t_kr) U (t_kr; ∞). t_kr = 2,571");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta teststatistiku empiiriline väärtus t_emp valimi põhjal.");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_emp arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt. t_emp = 11,6254");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Otsusta, kas lükata nullhüpotees tagasi või jääda nullhüpoteesi juurde.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kuna |t_emp| > t_kr siis võib 5% eksimise riskiga väita, et autode vanuste ja roosteastmete vahel on tugev monotoonne seos.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
		
		uus = new Ylesanne(10);
		uus.setTekst("Ül 10. Talunikul on karjamaal 5 lehma järgmiste näitajatega: nelja sõra summaarne elektriline takistus (Ω): 400 200 700 100 500. Lehma välguga mittetabamise tõenäosus äikese korral karjamaa kohal: 0,5 0,3 0,9 0,1 0,5. Leida Spearmani korrelatsioonikordaja lehma sõrgade takistuse ja välguga mittetabamise tõenäosuse vahel. Kontrollida leitud korrelatiivse seose eksisteerimist olulisusnivool 5%, tõlgendada tulemust.");
		uus.setValimite_arv(2);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Pane kirja hüpoteesid lehma sõrgade takistuse ja välguga mittetabamise tõenäosuse vahelise seose (relatsiooni) kohta.");
		uus_step.setStepi_lahendus("H₀: r_xy=0 (lehma sõrgade takistuse ja välguga mittetabamise tõenäosuse vahel ei ole seost). H₁: r_xy≠0 (lehma sõrgade takistuse ja välguga mittetabamise tõenäosuse vahel on seos).");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta summa, mis on vajalik Spearmani korrelatsioonikordaja leidmiseks.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Korrasta ühe tunnuse väärtused x_i järjestatud hulka, alustades vähimast ja lõpetades suurimaga. Nummerda saadud järjestatud hulga elemendid, alustades ühest (elementidele x_i omistatakse astakud r_i), kui X väärtuste seas on korduvaid, siis võetakse neile vastavateks astakuteks esialgsete astakute aritmeetiline keskmine.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Omista teise tunnuse Y väärtustele astakud q_i. Arvuta summa ∑ (d_i)² = ∑ (r_i - q_i)².");
		uus_step.setStepi_lahendus("Korrasta teise tunnuse väärtused y_i järjestatud hulka, alustades vähimast ja lõpetades suurimaga. Nummerda saadud järjestatud hulga elemendid, alustades ühest (elementidele y_i omistatakse astakud q_i), kui Y väärtuste seas on korduvaid, siis võetakse neile vastavateks astakuteks esialgsete astakute aritmeetiline keskmine.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Spearmani korrelatsioonikordaja r_s (arvutusvalem hüpoteeside abilehel). Tee järeldus.");
		uus_step.setStepi_lahendus("r_s = 0,975. Suurustel on tendents muutuda samas suunas ja nende vahel on väga tugev seos.");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Leia Studenti jaotuse kvantiilide tabelist t_kr . Leia kriitiline piirkond. ");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_kr = t(n-2; 1-α/2). Kriitiline piirkond on (-∞; -t_kr) U (t_kr; ∞). t_kr = 3,182");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Arvuta teststatistiku empiiriline väärtus t_emp valimi põhjal.");
		uus_step.setStepi_lahendus("t_emp arvutusvalemi leiad hüpoteeside abilehelt. t_emp = 7,60");
		uus.add_step(uus_step);
		uus_step = new Ylesande_step();
		uus_step.setVihje("Otsusta, kas lükata nullhüpotees tagasi või jääda nullhüpoteesi juurde.");
		uus_step.setStepi_lahendus("Kuna |t_emp| > t_kr siis võib 5% eksimise riskiga väita, et lehmade sõrgade takistuse ja välguga mittetabamise tõenäosuse vahel on tugev monotoonne seos.");
		uus.add_step(uus_step);
		ylesanded.add(uus);
	}
	
	public void seletused() {
		ylesanded = new ArrayList<Ylesanne>();
		Ylesanne uus = new Ylesanne(0);
		uus.setTekst("Keskväärtus on valimi elementide summa jagatud nende elementide arvuga.");
		ylesanded.add(uus);
		uus = new Ylesanne(1);
		uus.setTekst("Dispersioon on valimi elementide väärtuste keskväärtusest erinevuste ruudude summa jagatud nende elementide arvuga miinus üks. DX = (1/n-1) * ∑ (x_i - EX)²");
		ylesanded.add(uus);
		uus = new Ylesanne(2);
		uus.setTekst("Standardhälbeks nimetatakse dispersiooni ruutjuurt.");
		ylesanded.add(uus);
	}
	
	public Ylesanne otsi_ylesanne_nr (int id_to_check) {
		Ylesanne ylesanne = null;
		for (int i = 0; i < this.ylesanded.size(); i++) {
			Ylesanne yl_to_check = this.ylesanded.get(i);
			if(yl_to_check.number == id_to_check)		
				return yl_to_check;
		}

		System.out.println("Ei leidnud yl ylesse ");
		return ylesanne;
	}

	public void setActive_ylesanne(int active_ylesanne) {
		this.active_ylesanne = active_ylesanne;
	}

	public int getActive_ylesanne() {
		return active_ylesanne;
	}
}
